Estrategias para desplegar modelos de Machine Learning en sistemas embebidos

Abstract

En este documento se analiza y compara el desempeño y precisión de la inferencia de un caso de estudio sencillo de Machine Learning implementado en plataformas dónde se usan técnicas de paralelización, cuantificación y compresión, con el fin de establecer estrategias y recomendaciones para desplegar redes neuronales en sistemas embebidos. Adicionalmente, se explora el uso de diferentes herramientas que facilitan la implementación de estos modelos en los sistemas embebidos.